Lingqu UnifiedBus: Huawei’nin AI kümelerini büyütme planının bağlantı katmanı

Huawei Connect 2026’da tanıtılan Lingqu UnifiedBus, Huawei’nin „Agentic AI“ SuperPoD ve SuperCluster yaklaşımının bağlantı katmanı. Buradaki fikir yalnızca daha fazla AI işlemcisi eklemek değil: Ayrı fiziksel sunuculardaki işlem gücünü, belleği ve depolamayı daha büyük bir sistem gibi çalıştırmak. Huawei bu yolla iki darboğaza odaklanıyor: işlemciler arasında verinin yeterince hızlı taşınması ve AI çıkarımı sırasında ihtiyaç duyulan bağlamın bellekte tutulması. 81921

Sunucular arasında ortak bir bağlantı

Huawei’ye göre UnifiedBus, ondan fazla bağlantı protokolünü bellek erişimini de destekleyen ortak bir protokol altında topluyor. SuperPoD tasarımında CPU’lar, AI işlemleri için kullanılan NPU’lar ve diğer kaynaklar eşler arası bağlantılarla haberleşiyor; fiziksel sunucular arasında belleğe erişim de bu tasarımın parçası. Böylece her sunucunun kendi içine kapalı bir işlem adası olması hedeflenmiyor. 271923

Şirket, bağlantı bant genişliğinin yaklaşık 100 GB/sn düzeyinden TB/sn düzeyine çıktığını, gidiş-dönüş gecikmesinin ise yaklaşık 7 mikrosaniyeden 2 mikrosaniyeye indiğini bildiriyor. Bunlar bağlantı altyapısına ilişkin açıklanan değerler; bir AI uygulamasının aynı oranda hızlanacağını göstermiyor. 719

Bu hız, Huawei’nin Transformer modellerindeki Attention ve ileri beslemeli ağ (FFN) işlemlerini farklı kaynaklara ayırma fikri açısından da önemli. Ara sonuçları bir kaynaktan diğerine taşımanın maliyeti yüksek kalırsa bu ayrımın yararı azalabilir. Mevcut bilgiler mimari amacı anlatıyor, ancak uygulama genelinde ne kadar kazanç sağlandığını sayısallaştırmıyor. 78

Bağlam belleği neden ayrı bir mesele?

Huawei’nin tarif ettiği yapıda Kunpeng 950 genel amaçlı işlemleri, Ascend 960 AI işlemlerini, OceanStor M900 ise çıkarım için bağlam belleğini üstleniyor. M900, önceki verilerin yeniden kullanılmasını sağlayan KV önbelleğini UnifiedBus üzerinden ortak bir havuzda toplamayı ve işlemci üzerindeki bellekten DRAM’e, oradan SSD’lere uzanan katmanlarda tutmayı amaçlıyor. Bu, özellikle uzun bağlamlı işlemlerde kapasite sınırını ele almaya yönelik bir yaklaşım. 421

İki kazanım birbirinden farklı: İşlemciler arasındaki hızlı iletişim veri aktarımı darboğazını, katmanlı KV önbelleği ise kapasite darboğazını hedefliyor. SSD’de tutulan bağlama erişimin gerçek hızı, yalnızca bağlantı katmanının açıklanan gecikmesine değil, tüm erişim yoluna bağlı. 721

Kabinden kümeye: optik ağın rolü

Huawei, UnifiedBus tabanlı cihazlarla kabin içinde, kabinler arasında ve kümeler genelinde bağlantı kurmayı planlıyor. Aktarılan bir bağlantı cihazı özelliği, her biri 1,6 Tbit/sn hızında 176 port ve toplamda yaklaşık 280 Tbit/sn port kapasitesi. Bu toplam, tek bir işlemcinin veya AI iş yükünün kullanabileceği bant genişliği anlamına gelmiyor. 719

Daha büyük kurulumlarda tasarıma optik bağlantılar ekleniyor. Atlas 960E SuperPoD, optik bileşenlerin işlemci paketine yakın konumlandırıldığı teknolojiyi kullanıyor. Huawei ayrıca tamamen optik UnifiedBus ağına sahip TaiShan 950 SuperPoD için 4.096 NPU’ya kadar destek açıklıyor. Milyon NPU’lu kümeler ise şirketin uzun vadeli ölçek hedefi; yayımlanmış bir milyon-NPU kurulum kıyaslaması değil. 2519

Henüz yanıtlanmayan soru: İş yükleri ne kadar hızlanıyor?

Konferans haberlerinde anılan UBG bağlantı katmanı, Huawei’nin kabinden kümeye uzanan ekipman tasarımının bir parçası olarak sunuluyor. Ancak eldeki kaynaklar Atlas 650E’nin bu yapıdaki kesin görevini veya dağıtım durumunu belirlemeye ve sayısal bir bakır tasarrufu iddiasını doğrulamaya yetmiyor. Açıklanan gecikme, bant genişliği ve ölçeğin sürekli eğitim ya da çıkarım performansına nasıl yansıdığını gösteren bağımsız bir tam küme testi de bulunmuyor. Bu nedenle UnifiedBus, şimdilik doğrulanmış bir uçtan uca performans sonucu olarak değil, Huawei’nin mimarisi ve açıkladığı teknik değerler olarak okunmalı. 7819